1. 背景

提到 Agentic AI， 简单来说就是原来步骤1，2，3，4，5的按顺序的工作，现在可以1，2，然后根据业务的状态情况，跳到4，执行完以后，然后回到3，然后再到最后步骤5. 

这么一个小小的改进，牵涉到很多技术的跨越，特别是当agent/智能体不是只有一种，比如有software development engineer agent/软件开发智能体，test software engineer agent/测试智能体，deployment engineer agent/部署智能体。 那么这些智能体还需要有协调，智慧，分配任务，相互沟通。 在 Agenetic AI 中，我把智能体分成 parallel agent/并行智能体，synchronization agent/同步智能体，specialization agent/专业智能体。专业智能体 又分 orchestration agent/指挥协调智能体，和 expert agent/分工专家智能体，就是专门完成一项任务的。 

这个系列会介绍并行智能体，同步智能体，和专业智能体，这篇文章会介绍专业智能体。我们先来看看专业智能体的整体框架：请特别留意，本系列还处于开始摸索阶段，后续有可能很多变化和演进！！！

 

                                                图1， 基本专业智能体框架图

专业智能体的组件有：

• 指挥协调智能体：它接受任务指令，分配给具体分工的专家智能体，然后接受和消化专家智能体完成以后的消息，分配给下一个分工的专家智能体。 
• 分工专家智能体：具体执行某一项任务的专家智能体，她通过指挥协调智能体的调度，建立和其他专家智能体的联系，协调完成某一项任务。 
• 指挥协调智能体和专家智能体之间的通讯协议：发出对专家智能体的指令，和建立智能体之间的通讯通道。
• 专家智能体和专家智能体的通讯协议：不同分工智能体之间的协调协议，比如子工作任务调用或完成的触发，调用，通讯，完成。 
• 专家智能体和第三方服务的通讯协议，我们可以用现成的MCP。智能体调用和通讯第三方服务器的服务。 

2. 指挥协调智能体

在specialization agent/专业智能体 当中，又分为指挥协调智能体，和分工专家智能体。 我们来看看这两个组件的框架图：

                                                                       图 2， 协调指挥智能体

协调指挥的组件有：

• 规则引擎：分配，协调，建立各个专家智能体的通讯通道的规则引擎。
• 冲突规避器：有时，前后消息来的时候，有规则引擎的冲突，需要规避。
• IO：输入/输出

3. 分工专家智能体：

                                                      图3， 分工专家智能体

专家智能体是整体Agentic AI的核心组件。

分工专家智能体的组件有：

• 状态机：智能体的各个动作就是各个状态。状态和状态之间的转换就是动作之间的转换。
• 冲突规避器：有时，前后消息来的时候，有状态机各状态的冲突，比如做某一个动作的时候，不可能做另一个动作。 需要规避。
• 长记忆：智能体所有行为的以对象存储。然后未来用于个性化分析。
• UBA/ABA：User Behavior Analysis/Agent Behavior Analysis：用户行为分析/智能体行为分析
• IO：输入输出

4. 消息队列

不管是输入输出，还是冲突规避，消息来的时候，可能是巨量，所以，需要对消息缓冲。这个组件应该是单独外列，也就是一条总的牢靠的，吞吐量大，可用的，持久的消息队列。